基于结构注意机制的机器学习方法预测重氮基团的红外光谱
内容提要
本文综述机器学习在光谱分析中的应用，包括：基于分子动力学模拟与神经网络势能、偶极矩模型预测红外光谱；结合化学计量学评估毒性、鉴定洗涤剂成分；预测有机分子电子光谱、解析质谱结构、生成无序材料三维结构、分类皮肤病变、建模X射线吸收谱、推断恒星参数，以及热红外图像可视化与拉曼污染物浓度预测。
延伸解读
机器学习加速红外光谱模拟的关键技术
文章指出，基于从头分子动力学模拟，结合环境依赖性神经网络电荷的偶极矩模型和Behler-Parrinello神经网络势能，能加速模拟并扩展系统尺寸。通过自动采样方案和训练中引入分子力，仅需少量电子结构参考点即可获得精确模型，并在甲醇、正构烷烃和质子化丙氨酸三肽上验证，与理论和实验光谱一致。
跨领域光谱分析的机器学习应用概览
文章综述了机器学习在多个光谱领域的应用：化学计量学结合拉曼、近红外和质谱用于毒性评估和洗涤剂成分鉴定；预测有机分子电子光谱；解析质谱结构；生成无序材料三维结构；分类皮肤病变；建模X射线吸收谱；推断恒星参数；以及热红外图像可视化和拉曼污染物浓度预测。
生成模型在材料结构解析中的潜力
文章提到，通过扩散模型，可以从目标性质预测无序材料的三维结构。以非晶碳为例，利用XANES光谱引导条件生成，展示了生成大规模结构的能力，弥合了材料表征与原子结构确定之间的差距，有望加速材料发现。
Q&A
如何用机器学习预测分子的红外光谱？
基于从头分子动力学模拟，利用环境依赖性神经网络电荷的分子偶极矩模型和Behler-Parrinello神经网络势能，结合完全自动化的采样方案和训练期间的分子力，仅需少量电子结构参考点即可获得精确模型，并成功应用于甲醇、含200个原子的正构烷和质子化丙氨酸三肽的红外光谱模拟。
机器学习在化学计量学中如何用于环境毒性和洗涤剂成分分析？
通过化学计量学、机器学习、拉曼光谱、近红外光谱和质谱等数字化工具，可以快速评估新产品的环境潜在毒性，并精确鉴定和定量洗涤剂产品的成分，从而节省时间并提高污染物鉴定和污染评估的效率。
机器学习预测有机分子电子光谱的准确性如何？
对20,000个小有机分子的低激发垂直电子光谱进行预测，通过CC2频谱和基于TD-DFT方法的频谱偏差进行训练，发现所得数据可以更准确地进行预测。
机器学习如何解决质谱数据的结构鉴定问题？
介绍了一种用于GC-EI-MS数据的基于机器学习的新型de-novo方法，主要解决由于缺乏附加信息而导致的质谱数据的结构鉴定问题。
扩散模型如何用于预测无序材料的三维结构？
通过扩散模型，提出了一个基于生成式机器学习的新框架，用于从目标性质预测无序材料的三维结构。应用该模型识别非晶碳的原子结构，通过XANES光谱引导条件生成，并展示了生成大规模结构的能力，弥合了材料表征和原子结构确定之间的差距。
机器学习在皮肤病变分类中有哪些应用？
利用近红外光谱数据，采用机器学习算法对皮肤病变进行自动分类的研究及分析，关键词包括皮肤病变、近红外光谱、机器学习算法、分类和自动辅助诊断。
如何用机器学习建模X射线吸收光谱？
提出了一种结合深度神经网络自编码器和基于奇异值分解（SVD）的最优线性模型的新颖非线性模型，相比传统模型在建模包含感兴趣能量范围内的X射线吸收光谱时具有优势。
机器学习如何从光谱中推断恒星参数？
机器学习方法可从印有碘吸收线光谱中高准确度地推断恒星参数和化学丰度，为不需要碘模板光谱的情况下快速估计大量恒星参数提供了一种有效新途径。
生成对抗网络在热红外图像可视化中有什么优势？
提出了一种使用生成对抗网络的无监督学习方法，实现热红外相机拍摄图像的可视化处理，相较于现有的监督学习模型，该模型在KAIST-MS数据集上表现更好，并且对新环境具有良好的泛化性能。
如何用机器学习从拉曼数据预测污染物浓度？
使用机器学习方法从原始拉曼数据中预测样本污染物的浓度，并比较了标准机器学习模型和深度学习方法在模型训练和特征选择中的准确性。
